基于时空Transformer的视觉目标跟踪算法

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)03-0152-04

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基于时空Transformer的视觉目标跟踪算法

更新时间：2025-09-11

- 基于时空Transformer的视觉目标跟踪算法
- Issue 3, Pages: 152-155(2025)
- 作者机构：
  
  1. 忻州师范学院
  2. 河南开放大学
  3. 河南农业大学信息与管理科学学院
  4. 华中科技大学计算机科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)03-0152-04
  CLC： TP18;TP391.41
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (3): 152-155.
DOI：

[J]. 2025, (3): 152-155. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)03-0152-04.

摘要

视觉目标跟踪中，由于目标移动速度不同，连续帧对时空邻域的贡献程度也不同。为学习视频帧对邻域信息的贡献，结合自注意力机制学习不同帧的权重大小，提出了一种基于时空Transformer的视觉目标跟踪方法。该算法主要通过关联多帧特征，并在时域上进行信息聚合。首先，将图像通过空间Transformer编码器(STE)对空间特征进行编码。然后，通过时空Transformer解码器(STD)模块在时间维度上聚合帧间信息，以捕获时间和空间的全局上下文信息。最后，在LaSOT、GOT—10k等主流数据集进行测评。实验结果表明：算法在精度、成功率及其他评价指标上取得了一定程度的提升。

Abstract

关键词

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饶六中,王建华,郑翔,张山甲.基于单目视觉的无人水面艇目标跟踪方法[J].传感器与微系统,2022(07).

Danelljan M.,Van Gool L.,Timofte R..Probabilistic regression for visual tracking[J].Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2020.

Huang Lianghua,Zhao Xin,Huang Kaiqi.GOT-10k: A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild.[J].IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence,2019.

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